Using a severity threshold to improve occupational injury surveillance: Assessment of a severe traumatic injury‐based occupational health indicator across the International Classification of Diseases lexicon transition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traumatic injury is a leading cause of death and disability among US workers. Severe injuries are less subject to systematic ascertainment bias related to factors such as reporting barriers, inpatient admission criteria, and workers' compensation coverage. A state-based occupational health indicator (OHI #22) was initiated in 2012 to track work-related severe traumatic injury hospitalizations. After 2015, OHI #22 was reformulated to account for the transition from the International Classification of Diseases, 9th Revision, Clinical Modification (ICD-9-CM) to ICD-10-CM. This study describes rates and trends in OHI #22, alongside corresponding metrics for all work-related hospitalizations. METHODS: Seventeen states used hospital discharge data to calculate estimates for calendar years 2012-2019. State-panel fixed-effects regression was used to model linear trends in annual work-related hospitalization rates, OHI #22 rates, and the proportion of work-related hospitalizations resulting from severe injuries. Models included calendar year and pre- to post-ICD-10-CM transition. RESULTS: Work-related hospitalization rates showed a decreasing monotonic trend, with no significant change associated with the ICD-10-CM transition. In contrast, OHI #22 rates showed a monotonic increasing trend from 2012 to 2014, then a significant 50% drop, returning to a near-monotonic increasing trend from 2016 to 2019. On average, OHI #22 accounted for 12.9% of work-related hospitalizations before the ICD-10-CM transition, versus 9.1% post-transition. CONCLUSIONS: Although hospital discharge data suggest decreasing work-related hospitalizations over time, work-related severe traumatic injury hospitalizations are apparently increasing. OHI #22 contributes meaningfully to state occupational health surveillance efforts by reducing the impact of factors that differentially obscure minor injuries; however, OHI #22 trend estimates must account for the ICD-10-CM transition-associated structural break in 2015.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».